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Enregistrement W2739281296 · doi:10.2118/0717-0085-jpt

Approaches for CO2 Capture and Sequestration Inspired by Biological Systems

2017· article· en· W2739281296 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonationCarbon sequestrationCarbonateAtmosphere (unit)Carbon dioxideEnvironmental scienceBiomineralizationProcess (computing)ChemistryEarth scienceBiochemical engineeringGeologyComputer sciencePaleontologyEngineeringMeteorologyGeographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 180718, “Approaches for CO2 Capture and Sequestration Inspired by Biological Systems,” by Z. Ouled Ameur and S. Gupta, Cenovus Energy, and Hector De La Hoz Siegler, University of Calgary, prepared for the 2016 Canada Heavy Oil Technical Conference, Calgary, 7–9 June. The paper has not been peer reviewed. In this study, several process alternatives for the permanent sequestration of carbon dioxide (CO2) as solid carbonates are evaluated. Although the formation of mineral carbonates is thermodynamically favorable, it does not occur significantly because of kinetic limitations and the formation of products that hinder the evolution of the process. In the complete paper, the authors propose biomimicking approaches to precipitate solid carbonates while limiting the amount of energy required or using the byproducts to generate valuable materials. Introduction Permanent sequestration of CO2 as solid carbonates is a feasible solution to the increased levels of CO2 in the atmosphere. Mineral carbonation—the process of capturing CO2 in the atmosphere in the form of solid carbonates through the reaction of CO2 with silicates—is a spontaneous, thermodynamically favorable process. Unfortunately, the kinetics of natural mineral carbonation is very slow and the process is only significant over geological time periods (millions of years). Accelerated formation of solid carbonates is, nonetheless, widely observed in biological systems, particularly in corals, bivalve molluscs, echinoderms, and foraminifera. These organisms have developed mechanisms to induce and accelerate the precipitation of carbonates, required for their skeletons, in natural saline waters. Biomimicking is the imitation of biological processes in other contexts for achieving a result not originally present in the mimicked biological systems. While corals need to precipitate carbonate to build their exoskeletons, they do not significantly modify the concentration of CO2 in the atmosphere. The authors propose use of the mechanisms for carbonate precipitation relied upon by corals and other organisms to develop a large-scale process for accelerating the sequestration of CO2 in the form of stable mineral rock. Process Alternatives The conversion of CO2 into a mineral form involves the transformation of gaseous CO2 into ionic form and the further reaction of the carbonate ions (CO32−) with divalent cations [e.g., calcium (Ca2+) and magnesium (Mg2+)] to form an insoluble precipitate (e.g., CaCO3). Because the reaction system must maintain electroneutrality, an exchange of ions is usually required. In the case of corals, the carbonate-precipitation reaction occurs in the presence of sea water, which naturally contains Ca2+ and chlorine (Cl−) ions. The Ca2+ ions react with CO32− ions, which are present because of the reaction of CO2 with water. The process results in the reduction of one mole of Ca2+ ions per mole of CO2 removed, and the production of 2 moles of hydrogen ions (H+), thus maintaining electroneutrality. To preserve a favorable pH, however, corals couple the production of H+ with photosynthesis, which provides a net sink of H+ ions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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